【摘 要】
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由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,本文提出一种权限学习机算法,该算法是在单隐层前馈神经网络的基础上提出的.以电流越限为例进行了算法的研究,依次完成数据处理
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,江苏 徐州 221116
【出 处】
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中国电机工程学会电力系统专业委员会2014年学术年会
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由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,本文提出一种权限学习机算法,该算法是在单隐层前馈神经网络的基础上提出的.以电流越限为例进行了算法的研究,依次完成数据处理、选取训练和测试数据、权限学习机的创建和训练、权限学习机测试验证、误差分析及性能评价和结果输出,将输入向量输入到训练好的ELM模型中,输出结果以曲线的方式直观地表示出来,当输出结果为l时,表示正常状态,为2或3时表示电流越限,进行判据启动开始录波.为了验证模型的正确性,将测试数据输入到训练好的ELM模型,最后将结果和传统算法相比较此外,为了更加直观地表示结果,采用了command window打印方式将正确率呈现出来.经验证,ELM算法可以很好地完成故障录波,能够有效地对录波数据进行分类,分类误差很小,各项参数值处于很高水平.
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